logistic regression1 4-2. 회귀 모델 - 분류를 위한 회귀 모델 1. 로지스틱 회귀 Logistic Regression 선형 모델을 분류에 사용해 데이터가 특정 클래스에 속할 확률을 추정하는데 사용할 수 있다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀 모델처럼 독립변수의 가중치 합으로 계산하지만 특정 범주에 속하는 확률을 나타내기 위해 새로운 접근이 필요하다. 회귀 분석의 결과값이 0과 1사이의 값이 되도록 하는 시그모이드 함수를 사용한다. 두 클래스에 대해 승산비(odds)에 로그를 취하고, 이를 확률변수로 정리하면 시그모이드 함수를 도출할 수 있다. https://ukb1og.tistory.com/21 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_spli.. 2024. 2. 19. 이전 1 다음
